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Course Outline
AI/ML을 워크플로우 자동화에 적용하는 방법
- AI 주도 자동화 개요
- 워크플로우에 AI/ML 모델 이해하기
- Make의 API 및 자동화 기능 소개
AI/ML API를 Make에 연결하기
- AI/ML 서비스 (OpenAI, Google Cloud AI, Hugging Face) 사용하기
- 자동화를 위한 AI 모델 API 호출하기
- API 인증 및 보안 처리하기
감정 분석 및 텍스트 처리
- 고객 피드백에서 인사이트 추출하기
- 텍스트 분류를 위한 NLP 모델 사용하기
- 감정 기반 자동 응답 생성하기
예측 모델링 및 결정 자동화
- 예측 분석을 위한 ML 모델 사용하기
- AI 예측에 기반한 결정 자동화하기
- 예측 모델을 워크플로우에 통합하기
이미지 및 비디오 처리 자동화
- 이미지 인식 및 분류를 위한 AI 사용하기
- 자동화에 객체 감지 적용하기
- 콘텐츠 모더레이션 및 태깅 자동화하기
AI 기반 자동화 워크플로우 최적화
- 오류 처리 및 신뢰성 개선하기
- Make에서 AI 통합 확장하기
- AI 기반 워크플로우 모니터링 및 유지 관리하기
AI 통합 테스트 및 디버깅
- API 테스트를 위한 Postman 사용하기
- AI/ML 모델 응답 디버깅하기
- 자동화의 정확성과 일관성 보장하기
요약 및 다음 단계
- 강의에서 배운 주요 포인트
- 추가 학습을 위한 자료
- Q&A 및 마무리 발언
Requirements
- Make를 사용하여 워크플로우 자동화를 경험
- API 및 웹훅에 대한 이해
- AI/ML 개념 및 모델에 대한 기본 지식
대상자
- AI/ML 엔지니어
- 데이터 과학자
- 기술 혁신가
14 Hours
회원 평가 (1)
많은 실습이 트레이너의 지도와 지원 하에 진행되었습니다.
Aleksandra - Fundacja PTA
Course - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
기계 번역됨